Périphériques technologiques
IA
Intelligence artificielle : Introduction à la connaissance des scénarios d'application des réseaux de neurones artificiels
Intelligence artificielle : Introduction à la connaissance des scénarios d'application des réseaux de neurones artificiels
Aujourd'hui je vais vous parler des scénarios d'application des réseaux de neurones artificiels dans plusieurs domaines.
1. Applications dans le domaine de l'information
1.1 Traitement de l'information
Les réseaux de neurones artificiels peuvent imiter ou remplacer des fonctions liées à la pensée humaine, résoudre des problèmes et diagnostiquer automatiquement des problèmes, résolvant ainsi des problèmes qui ne peuvent pas ou sont difficiles à résoudre avec méthodes traditionnelles,
Scénarios : instruments intelligents, instruments de suivi et de surveillance automatiques, systèmes d'alarme automatiques, systèmes de diagnostic automatique des pannes, etc.
1.2 Reconnaissance de formes
La reconnaissance de formes est principalement le traitement et l'analyse de diverses formes d'informations sur des choses ou des phénomènes, afin de pouvoir réaliser le processus de description, d'identification, de classification et d'explication de choses ou de phénomènes.
La reconnaissance de formes comprend principalement les méthodes de reconnaissance de formes statistiques et de reconnaissance de formes structurelles, parmi lesquelles le réseau neuronal artificiel est une méthode courante de reconnaissance de formes.
Scénarios : reconnaissance vocale, reconnaissance d'images et de texte, reconnaissance d'empreintes digitales, reconnaissance faciale, reconnaissance de caractères manuscrits, etc.
2. Applications dans le domaine des transports
Basés sur le fait que les problèmes de transport sont hautement non linéaires et que les données sont massives et complexes, elles sont très adaptées au traitement à l'aide de réseaux de neurones artificiels.
Scénario : De très bons résultats ont été obtenus dans les domaines de la simulation du comportement des conducteurs automobiles, de l'entretien des routes, de la détection et de la classification des véhicules, de la prévision des flux de circulation, de l'exploitation du métro et du contrôle du trafic.
3. Application dans le domaine économique
3.1 Prévisions des prix des matières premières du marché
La prévision des prix des matières premières sera soumise à l'analyse de nombreux facteurs tels que l'offre et la demande du marché. Il est difficile de faire des comparaisons en raison de l'économie statistique traditionnelle. aux limites inhérentes de la méthode. Pour une prévision précise des changements de prix, les réseaux de neurones artificiels peuvent être utilisés pour établir un modèle de prévision plus fiable basé sur le revenu par habitant, la taille de la famille, le taux d'emprunt, le niveau de consommation urbaine et d'autres aspects, et peuvent atteindre un une prévision plus scientifique des prix des matières premières.
Scénario : Prévision des prix des matières premières sur le marché
3.2 Évaluation des risques
L'évaluation des risques est une mesure préventive visant à prévenir les pertes économiques causées par l'incertitude d'un certain type d'activité d'investissement. L'utilisation de réseaux de neurones artificiels peut fournir un modèle de risque de crédit plus raisonnable basé sur des sources de risque réelles et calculer le coefficient d'évaluation du risque pour fournir une solution plus raisonnable pour l'investissement à risque réel.
Scénarios : traitement des cartes de crédit, achat de produits financiers, actions, etc.
IV. Application dans le domaine médical
4.1 Détection et analyse automatique des signaux biologiques
À l'heure actuelle, la plupart des équipements de tests médicaux sont produits dans une donnée de forme d'onde continue, ces données de forme d'onde constituent la base du diagnostic médical. Le réseau neuronal artificiel est un système dynamique adaptatif connecté par un grand nombre d'unités de traitement simples. Il a des fonctions telles que le parallélisme massif, le stockage distribué et l'apprentissage adaptatif. Il peut être utilisé pour résoudre des problèmes difficiles à résoudre avec les méthodes conventionnelles en biologie. question d'analyse et de traitement du signal.
Scénarios : analyse du signal EEG, reconnaissance des signaux EMG et électriques gastro-intestinaux, compression du signal ECG, reconnaissance et traitement d'images médicales, etc.
4.2 Système expert médical
Le système expert traditionnel stocke l'expérience et les connaissances existantes des experts dans l'ordinateur avec des règles fixes pour établir une base de connaissances, puis utilise un raisonnement logique pour établir un diagnostic médical. La méthode traditionnelle présente des goulots d'étranglement dans la manière d'acquérir des connaissances, et l'augmentation de la taille des bases de données a provoqué une explosion des connaissances, de sorte que l'efficacité du travail est relativement faible. Les réseaux de neurones artificiels offrent de meilleures perspectives aux systèmes experts médicaux basés sur un traitement parallèle non linéaire.
Scénario : La recherche dans les domaines de l'anesthésie et de la médecine de soins intensifs implique l'analyse et la prédiction de variables physiologiques. Par exemple, il existe des relations et des phénomènes qui n'ont pas encore été découverts ou qui n'ont aucune preuve définitive dans les données cliniques, le traitement du signal, la discrimination et la détection automatiques des signaux d'interférence, la prédiction de diverses conditions cliniques, etc.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
